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데이터사이언스 2

데이터 분석 (체중 관리 2차)

문제정의 : 나는 왜 살이 안 찔까? 나의 하루 평균 섭취 칼로리에 적지 않은 충격을 받은 뒤 (1487kcal...) 1800kcal이상 먹기를 5/14일부터 시작했다. 나의 가설은 딱 하나 높은 칼로리->체중증가 딱 이것 하나만 지키려고 노력했다. 매일 1800kcal이상을 넘기진 못했지만 의식적으로 많이 먹으려고 노력했다. (여성 권장칼로리에 못 미치지만 한번에 2000kcal로 늘리는 것이 무리라 판단되어 일단 1800kcal로 정했다.) 그리고 실천한지 3주가 지났다. 검증해보자! [가설1] 지난 한 달(4/8-5/13)보다 지난 3주간 (5/14-6/5) 평균 몸무게가 더 높을 것이다. [검증] 먼저, 지난 한 달 평균이다. 칼로리: 1487kcal 체중(아침): 38.8kg 체중(저녁):39..

데이터 방 2019.06.07

데이터 분석 (체중 관리 1차)

이제 막 데이터 사이언티스 준비를 시작한 나에게 가장 쉽고 재밌게 데이터 분석을 할 수 있는 방법이 뭐가 있을까? 바로 생활데이터다. 김진영 데이터 사이언티스트의 '생활데이터 당장 시작하기' 를 읽고 생활데이터라는 것을 처음 접했다. 여러 사람들이 자신의 관심사를 바탕으로 데이터를 수집, 분석하고 자신만의 의미있는 결과를 도출한 사례들을 정말 흥미롭게 읽었다.그리고 나도 해보고싶다! 생활 데이터 시작하기 생활데이터 분석의 대상으로 빠지지 않고 등장하는 것이 바로 '삶의 질' 개선이다. 데이터를 다루는 사람이라면 자신의 일상을 데이터 분석 대상으로 삼아봤을 것이다. 삶의 질을 개선하기 위한 수단은 사람마다 다양할 것이다. 수면 질 높이기, 식단 관리하기, 체중 관리하기 등등. 자신의 수면 패턴, 식습관, ..

데이터 방 2019.06.02
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